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선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한

모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정

제1종 오류 (Type I Error) 제2종 오류 (Type II Error) 차이점 이 두 오류 사이의 균형을 맞추는 것은 통계적 분석에서

탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는